[Docathon][Add CN Doc No.28-29]

docs/api/paddle/amp/debugging/check_layer_numerics_cn.rst

@@ -0,0 +1,24 @@
+.. _cn_api_paddle_amp_debugging_check_layer_numerics:
+
+check_layer_numerics
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.amp.debugging.check_layer_numerics(func)
+
+这个装饰器用于检查层的输入和输出数据的数值。
+
+
+参数
+:::::::::
+
+- **func** (callable) – 将要被装饰的函数。
+
+返回
+:::::::::
+返回一个被装饰后的函数（callable）。这个新的函数会在原来的函数基础上加上数值检查的功能。
+
+
+代码示例
+::::::::::::
+
+COPY-FROM: paddle.amp.debugging.check_layer_numerics

docs/api/paddle/incubate/nn/fused_linear_activation_cn.rst

@@ -0,0 +1,30 @@
+.. _cn_api_paddle_incubate_nn_functional_fused_linear_activation:
+
+fused_linear_activation
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.incubate.nn.functional.fused_linear_activation(x, y, bias, trans_x=False, trans_y=False, activation=None)
+
+全连接线性和激活变换操作符。该方法要求 CUDA 版本大于等于 11.6。
+
+
+参数
+:::::::::
+
+- **x** (Tensor) – 需要进行乘法运算的输入 Tensor 。
+- **y** (Tensor) – 需要进行乘法运算的权重 Tensor 。它的阶数必须为2。
+- **bias** (Tensor) – 输入的偏差Tensor，该偏差会加到矩阵乘法的结果上。
+- **trans_x** (bool, 可选) - 是否在乘法之前对 x 进行矩阵转置。
+- **trans_y** (bool, 可选) - 是否在乘法之前对 y 进行矩阵转置。
+- **activation** (str, 可选) - 目前，可用的激活函数仅限于“GELU”（高斯误差线性单元）和“ReLU”（修正线性单元）。这些激活函数应用于偏置加和的输出上。默认值：None。
+
+返回
+:::::::::
+
+返回类型为 Tensor。
+
+
+代码示例
+::::::::::::
+
+COPY-FROM: paddle.incubate.nn.functional.fused_linear_activation